销售数据分析实训
数据分析实训报告
数据分析实训报告
一、引言
数据分析是一种通过收集、处理和分析数据来提取有价值信息的过程。在当今信息爆炸的时代，数据分析变得越来越重要。本次实训旨在通过对某公司的销售数据进行分析，以期提高数据处理和分析的能力。
二、数据收集
本实训使用的数据集是某公司2019年至2021年的销售数据，包括销售额、销售数量、产品分类等信息。数据从公司内部数据库中提取，共计100,000行。
三、数据清洗
在数据分析过程中，数据清洗是至关重要的一步。在本次实训中，我们进行了以下数据清洗操作：
1.处理缺失值：对缺失值进行填充或删除操作，确保数据完整性。
2.异常值处理：识别并处理异常值，避免对分析结果的干扰。
3.数据格式转换：将数据进行格式化处理，以便后续分析操作。
四、数据分析
1. 销售额走势分析
通过对销售额的时间序列分析，我们发现公司销售额在过去三年呈现逐年增长的趋势。特别是在2021年上半年，公司销售额增长迅速，达到历史最高点。
2. 产品分类分析
按照产品分类进行销售额和销售数量的分析，我们发现A类产品在整个销售额中贡献最大，但B类产品的销售数量最多，说明B类产品在市场上具有很高的需求量。
3. 区域分析
针对不同地区的销售数据进行分析，我们发现东部地区的销售额最高，西部地区的销售数量最多，南部地区的销售增长速度最快，这些信息可以为公司的销售策略提供重要参考。
五、结论与建议
通过对公司销售数据的分析，我们得出以下结论与建议：
1.公司应重点关注A类产品的销售，可以通过增加推广力度和优化营
销策略进一步提高销售额。
2.针对不同地区的销售情况，公司可以制定地区差异化的营销计划，更
数据分析实训总结报告
数据分析实训总结报告
1. 引言
本报告总结了数据分析实训的过程和成果，包括数据收集、数
据清洗、数据分析和结论等方面。
2. 数据收集
在数据收集阶段，我们使用了多种数据源来获取相关数据，包
括调查问卷、数据库查询以及外部数据来源。通过这些方式，我们
获得了足够的数据样本，以用于后续的分析工作。
3. 数据清洗
在数据清洗阶段，我们对收集到的数据进行了清洗和整理。这
包括处理缺失值、删除重复数据以及调整数据格式等工作。通过数
据清洗，我们确保了数据的准确性和一致性，为后续的分析提供了
可靠的基础。
4. 数据分析
在数据分析阶段，我们运用了多种统计方法和数据可视化工具，对清洗后的数据进行了分析和探索。我们使用了描述性统计方法来
了解数据的基本特征和分布情况。同时，我们还应用了相关性分析
和回归分析等方法，探究不同变量之间的关系和影响。描述性统计
方法来了解数据的基本特征和分布情况。同时，我们还应用了相关
性分析和回归分析等方法，探究不同变量之间的关系和影响。
5. 结论
根据数据分析的结果，我们得出了以下结论：
- 在XX变量和YY变量之间存在显著的正相关关系。
- ZZ变量对XX变量的预测具有显著影响。
- 针对某一特定问题，我们提出了几点建议和改进方案。
6. 总结
通过数据分析实训，我们掌握了数据收集、数据清洗和数据分
析的基本方法和技巧。这些技能不仅适用于数据分析领域，也能为
我们在日常工作和研究中提供一种科学的思维方式和决策依据。
以上是对数据分析实训的总结报告。通过实践和探索，我们不
仅提升了自己的能力，也为今后的数据分析工作打下了坚实的基础。
教案十客户数据分析实训
教案十客户数据分析（实训）
实训流程图
客户忠诚度分析
教师活动
根据实训要求，通过教师机演示、讲解实训要点，并将实训联系实际进行分析。
学生活动
听教师讲解，看学生机上教师机演示内容，记录要点，完成课堂实训作业，课后完成i博导平台实训测试。
实训流程图
实训梳理，要点强调。1、教师对本次理论联系实际1+X考证提
电子商务数据分析与市场营销实训教程
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销售渠道优化
分析不同销售渠道的销售业绩和客户反馈，优化 销售渠道布局和策略，提高销售效率和市场份额 。
市场趋势预测与决策支持
市场趋势分析
收集和分析市场相关的数据和信息，包括行业趋势、竞争对手动态 、政策法规等，为企业制定市场战略提供依据。
消费者需求预测
基于消费者调查和行为数据，预测未来消费者需求的变化趋势，为 企业产品研发和市场营销提供参考。
04 电子商务数据分析在市场 营销中的应用
用户行为分析与应用
用户画像制作
通过收集用户的浏览、购买、评价等行为数据，分析用户 的兴趣、偏好、需求等特征，进而构建精细化的用户画像 。
用户行为路径分析
研究用户在网站或APP中的行为路径，发现用户的浏览、 购买等行为的规律和特点，为优化用户体验和提升转化率 提供依据。
图表类型
掌握常见的图表类型及其适用场景，如柱 状图、折线图、散点图、热力图等。
可视化设计原则
交互式可视化
遵循可视化设计原则，如简洁明了、色彩 搭配合理、突出重点等，提高图表的可读 性和美观度。
学习交互式可视化技术，如动态图表、数 据联动等，增强用户的数据探索体验。
03 电子商务市场营销策略
目标市场定位与细分
推断性统计
通过假设检验、方差分析等方法，探究数据 间的关系和差异。
商务数据分析实训：理解业务场景与数据分析
描述性统计分析
了解业务场景:确定数据来源
理解业务场景是商务数据分析的关键商务数据分析的目的是为了更好地理解业务，提供决策支持。因此，深入了解业务场景是商务数据分析的关键。通过与业务人员沟通，了解他们的需求和期望，可以更好地分析数据，提出有针对性的解决方案。确定数据来源是商务数据分析的前提数据是商务数据分析的基础。要进行有效分析，首先需要确定数据来源。收集数据的途径包括内部系统、第三方数据供应商、社交媒体等。收集的数据应该全面、准确，以确保分析结果的可靠性。此外，数据的及时性也很重要，以便能够实时响应业务变化。业务场景和数据分析相互促进商务数据分析可以为业务场景提供有力的数据支持，帮助业务人员更好地理解市场趋势、竞争状况以及客户需求。同时，业务场景的需求也可以指导商务数据分析的方向，优化数据收集和分析方法。通过业务场景和数据分析的相互促进，可以提高商务决策的效率和准确性。
预测性建模分析
业务场景对数据分析的重要性。商务数据分析的目的是为业务决策提供支持，因此理解业务场景是数据分析的重要前提。通过深入了解业务需求和目标，我们可以更准确地提取出有价值的指标，并制定出符合业务特点的数据分析策略。预测性建模在商务数据分析中的价值。预测性建模是商务数据分析的重要应用之一，它可以帮助企业提前预测市场趋势、客户需求和竞争态势，从而制定更有效的业务策略。通过运用机器学习、人工智能等技术，我们可以建立预测模型，对数据进行自动化分析，提高决策的准确性和效率。数据驱动的决策需要持续优化和迭代。在商务数据分析中，数据驱动的决策需要不断优化和迭代。随着市场环境的变化，数据也会不断更新，我们需要及时调整分析方法和模型，以适应新的市场环境。同时，持续优化和迭代还可以帮助我们发现新的数据价值，提高数据分析的效果和准确性。
EXCEL实训课件2-饮料店销售数据分析
图7
用这种方法在公式中输入区域名称，即快捷又不容易出错。
（4）“函数参数”对话框中的第三个参数是决定VLOOKUP函数找到匹配饮料名称所在行以后，该行的哪列数据被返回，由于“单位”数据存放在第二列，所以在这里通过键盘输入数字“2”。
（5）由于要求饮料名称精确匹配，所以最后一个参数输入“FALSE”（见图8），单击“确定”，可以看到函数准确地返回了“统一奶茶”的“单位”是“瓶”。
（6）复制公式（注意在复制公式时，如果沿着列拖动时，列标要用绝对引用，想想看为什么？）
复制公式时：可以通过使用填充柄（填充柄：位于选定区域右下角的小黑方块。将用鼠标指向填充柄时，鼠标的指针更改为黑十字。） 将公式复制到相邻的单元格中。选择包含公式的单元格，再拖动填充柄，使之覆盖要填充的区域。
按照与上面查找“单位”相同的方法，自己完成下面的内容：
提示：右单击“销售记录”工作表标签，在弹出的快捷菜单中选择“移动或复制工作表”并选中“建立副本”复选框（见图13）。
提示：更简单的操作方法是：按住Ctrl键，再用鼠标拖动要复制的工作表。
图13
2．在表“销售记录(2)”中用分类汇总统计出各个区的“销售额”和“毛利润”，汇总结果显示在数据下方（结果见图14）。
任务
图16
请参见“饮料销售（样例）.xls”中的“销售统计”工作表，并参阅P192～P196，完成以下操作：
大数据综合项目实训报告
大数据综合项目实训报告
随着互联网时代的快速发展，数据量的飞速增长使得大数据分析成
为当前热门的研究领域。为了帮助学生更好地掌握大数据的相关知识
和技能，我校开设了大数据综合项目实训。本报告旨在总结我在实训
中所学到的内容，包括项目的背景、目标、方法和结果。
一、项目背景
作为一所高等院校，我们学校一直致力于培养具备大数据分析能力
的人才。为了提高学生的实践能力，增加学习的实际应用性，我们开
设了大数据综合项目实训课程。这次实训项目是基于某在线商城的交
易数据，旨在通过分析这些数据，为商城提供营销策略建议，提高销
售额和用户体验。
二、项目目标
本项目的目标是通过对大量的交易数据进行挖掘和分析，找出潜在
的商机和改善销售策略的方法。具体目标包括：1. 分析不同商品的热
销时段和地域特点，制定更加精准的促销策略；2. 通过用户行为数据，挖掘用户的潜在需求，推荐相应的商品；3. 针对购买意愿较低的用户，设计差异化的优惠政策，提高转化率。
三、项目方法
为了完成上述目标，我们采用了以下方法：
1. 数据收集：获取了一段时间内的交易数据，包括商品信息、用户
信息、交易时间和地点等。这些数据是我们分析的基础。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗和整理，去除重复和无效数据，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据挖掘：使用Python编程语言和相关的数据挖掘工具，对数据进行分析和挖掘。我们使用了聚类分析、关联规则挖掘和推荐算法等
方法。
4. 结果展示：通过可视化的方式将分析结果呈现出来，包括数据图表、报表和可交互式的数据仪表盘等。
四、项目结果
分析数据实训报告
分析数据实训报告
1. 引言
本报告是针对分析数据实训项目的报告。项目是基于提供的数据集进行分析工作，旨在探索数据的特征和关联性，并通过数据可视化的方式呈现分析结果。本报告将介绍项目的背景、数据集的概述、分析方法和结果。
2. 背景
数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，帮助人们更好地理解和利用数据。
分析数据实训项目旨在让学员通过实践项目，掌握数据分析的基本工具和技巧。此项目要求学员能够运用数据分析工具和统计方法，从给定的数据集中提取有用的信息和洞察力。
3. 数据集概述
本项目使用的数据集是一个包含多个变量的表格。数据集的每一行代表一个样本，每一列代表一个变量。数据集中的变量包括但不限于年龄、性别、收入、教育程度等。数据集还包含了一些其他指标，如消费习惯、购物行为等。数据集的规模为1000行 × 20列。
4. 分析方法
为了更好地理解数据集并发现其中的模式和关联性，我们采用了以下分析方法：
4.1 数据清洗
在进行分析之前，我们首先对数据进行了清洗。清洗的过程包括处理缺失值、
删除异常值、处理重复数据等。通过数据清洗，我们确保了分析的准确性和可靠性。
4.2 描述性统计分析
描述性统计是一种描述和总结数据的方法。我们对数据集中的各个变量进行了
描述性统计分析，包括计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。通过描述性统计，我们得到了各个变量的基本统计特征，从而更好地了解了数据的分布和范围。
4.3 相关性分析
为了研究数据集中变量之间的关联性，我们进行了相关性分析。我们计算了各
个变量之间的相关系数，并通过热图的形式进行了可视化展示。通过相关性分析，我们发现了一些变量之间具有较强的相关性，这为后续的分析工作提供了指导。
大数据营销实训报告
大数据营销实训报告
本次大数据营销实训报告将从以下几个方面进行阐述：
1. 实训目的和意义
本次实训旨在帮助学生了解大数据营销的基本知识、掌握相关工具和技能，提高学生的数据分析和营销实战能力。通过实际操作中了解大数据营销的应用场景，深入探讨如何在现实生活中运用大数据营销进行销售和宣传，为未来的职业发展奠定良好基础。
2. 实训过程和方法
本次实训采用理论与实践相结合的教学方式。在理论上，老师通过课堂讲解，PPT演示、案例分析等方式介绍了大数据营销的相关理论知识，包括数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等方面。在实践操作中，学生利用数据采集、数据分析工具和软件平台，实战进行营销策略制定和决策实施。同时，老师还引导学生自主学习和研讨，让学生在实践中不断发掘、探索和实践。
3. 实训结果和价值
通过实训，学生巩固了大数据营销的基本理论知识，掌握了大数据营销的常用工具和技能。学生还了解到了不同行业、不同企业在大数据营销应用实践中的突出
案例，在分析企业营销现状的基础上，提出了可行的营销策略和方案。同时，通过多次实践和分享，学生也提高了自身营销能力和团队协作水平，为未来的职业发展做好了充分的准备。
综上所述，本次大数据营销实训不仅提高了学生对大数据营销的认识和理解，也培养了学生的实际操作技能和团队协作能力，对于未来的职业发展具有重要的意义和价值。
数据分析综合实训教案
数据分析综合实训教案
概述
本教案是为了帮助学生掌握数据分析综合实训的基本知识和技能而设计的。通过实践项目，学生将研究如何收集、整理、分析和解释数据，以及如何提供有效的数据驱动决策。
教学目标
- 了解数据分析的基本概念和应用领域。
- 学会使用各种数据收集和整理工具。
- 掌握常见的数据分析方法和技术。
- 能够解释和呈现数据分析结果。
- 具备独立进行数据分析项目的能力。
教学内容
1. 数据分析入门
- 数据分析的定义和重要性
- 数据分析的应用领域
- 数据分析的基本步骤和流程
2. 数据收集和整理
- 数据来源和获取方法
- 数据清洗和预处理
- 数据整理和格式化
3. 数据分析方法
- 描述性统计分析
- 探索性数据分析
- 假设检验和推断统计
- 预测建模和机器研究
4. 数据可视化和解释
- 常见的数据可视化工具和技术
- 数据可视化的原则和技巧
- 解释数据分析结果的方法和策略
5. 实践项目
- 学生将分组完成一个真实的数据分析项目，包括数据收集、整理、分析和解释。
- 学生需编写一个数据分析报告，详细描述项目的目的、方法
和结果。
教学方法
- 授课讲解：通过课堂讲解介绍数据分析的基本概念和方法。
- 实践操作：学生将参与实践项目，并使用各种数据分析工具
和技术。
- 小组讨论：学生将分组进行数据分析项目，并通过小组讨论
分享经验和解决问题。
- 研究资源：提供相关教材、案例分析和在线资源，以便学生
深入研究和扩展知识。
评估方式
- 项目报告评估：评估学生的数据收集、整理、分析和解释能力。
- 课堂作业和测验：评估学生对基本概念和方法的理解程度。
商务数据分析实训-【数据处理】-利用数据透视表统计各地区利润
利于数据透视表统计各地区利润
【实训目的】
通过excel的数据透视表功能，快速分析各统计地区的利润。并借助该实训，掌握数据透视表的常用功能。
【实训软件】
1、excel 2013
【实训内容】
1、下载销售数据表格
链接：/s/1slSYQ1密码：w3np
2、建立数据透视表，分析每月各个地区的销售合计和成本合计
3、建立利润字段，并在数据透析表中显示利润合计一栏
4、对每月销售、成本、利润设计数据条。
【详细步骤】
1、打开下载好的表格，插入数据透视表，将“订购日期”拖入“行”，将“所属地区”拖入“列”，将“销售额”“成本”拖入“值”。
2、修改相应的字段显示名称，如下图所示：
3、因为订购日期是按日计算，所以有很多时间空白，我们更改为按“月”显示，任一选中“订购日期”的一个单元格，右键选择“创建组”，选择“月”。
4、单击成本合计下方任一单元格，在分析窗口选择“字段、项目、集”，添加“计算字段”，字段名称设置为“利润”，公式为“销售额-成本”，点击确定。
5、将“求和项：利润”修改“利润合计”，选中1月-12月的数据，在“开始”的条件格式下，选择插入数据条——实心数据条。
6、如果觉得数据透视表有点长，可以在“数据表”透视字段中调换“行与列”的值，如下图所示。
【数据报告】
数据报表1：
订购日期
地区1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月总计常熟
销售合计177531.466154442.7409780894.9695413047.7692534930.1326323517.2287387626.9095370987.7919716061.913611061.77942118503.539324454.48746913060.727成本合计163220.0657126834.3695643956.9941360302.4714465481.4642282457.6061340279.9536293851.2334617742.3167483090.20121840868.528262918.81195881004.016利润合计14,311.4027,608.37136,937.9852,745.3069,448.6741,059.6247,346.9677,136.5698,319.60127,971.58277,635.0161,535.681,032,056.71昆山
数据分析实训报告
数据分析实训报告
1. 引言
在数据科学与分析领域，数据分析实训是一种重要的学习和实践方法。本文旨在总结并报告我们小组在数据分析实训中所做的工作和取得的成果。
2. 实训概述
我们小组在数据分析实训中选择了一个关于销售数据的真实案例进行分析。案例提供了一个包含多个维度的数据集，包括销售额、产品类别、时间等信息。
3. 数据清洗
在开始分析之前，我们首先对数据进行了清洗。这个过程包括去除重复数据、处理缺失值、纠正数据格式等。通过数据清洗，我们确保了数据的质量和准确性，为后续的分析工作做好了准备。
4. 数据探索
在数据清洗完成后，我们进行了数据的探索性分析。通过统计和可视化方法，我们对数据集中的各个维度进行了分析，包括了以下几个方面：
4.1 销售额分析
我们对销售数据进行了统计分析，计算了总销售额、平均销售额以及销售额的分布情况等。通过对销售额的分析，我们可以了解到销售的整体情况，并找出销售额高低的原因。
4.2 产品类别分析
针对产品类别这个维度，我们进行了产品销售情况的分析。通过对不同产品类别的销售额进行统计和比较，我们可以找出畅销产品和滞销产品，为销售策略的制定提供依据。
4.3 时间维度分析
我们还对销售数据中的时间维度进行了分析。通过对时间的分析，我们可以找出销售的季节性变化和趋势，为销售计划的制定提供支持。
5. 结果与讨论
在数据分析过程中，我们得出了一些有价值的结果和结论。通过对销售数据的分析，我们发现了以下几点：
•某个产品类别的销售额占总销售额的比例较高，可以加大该产品的推广力度。
•某个时间段的销售额明显高于其他时间段，可以通过促销活动进一步提升销售额。
数据分析综合实训报告(1)
数据分析综合实训报告(1)
经济管理学院
数据分析综合实训课程设计
课设题目大数据精准营销项目
专业班级信息管理与信息系统专业181班
学号姓名周博18020XX28
指导教师刘紫玉、瞿英、张娜萍
2020年12 月20 日
指导教师评语及成绩
指导教师评语
成绩
签字：
年月日
?录
1 项?背景与?标
1.1 项?背景
1.2 项标
2 客户数据预处理与客户交易?为分析
2.1 数据集介绍
2.2 数据预处理
2.3 客户交易?为分析
3 客户标签体系构建
3.1 客户标签体系介绍
3.2 事实类标签构建
3.3 规则类标签构建
3.4 预测类标签构建
3.5 ?本类标签构建
3.6 典型客户画像分析
4 精准营销应?
4.1 商品兴趣排?榜的构建
4.2 ? 标客户的筛选
5 项?总结与?得体会
5.1 项?总结
5.2 项得
1 项目背景与目标
1.1项目背景
该项目是针对客户所进行的分析报告，再报告中根据不同的角度，对确定目标客户以及客户对商品的选择等方面进行了一系列的分析。面对越来越多的竞争者，如何将商品销售出去是面临的首要问题，现代的销售模式不同于以往的经营模式，从大批量的采购货物再进行销售，逐渐转变为有目标性的采购并进行有目标性的营销，确定目标客户，并通过统计等进行分析，采取一系列的有利于企业的措施，增加最终的利润。
1.2 项目目标
该项目的目标是通过对顾客行为分析的研究，找出符合要求的客户，锁定目标客户。在进行过程中，将理论的知识与实际的知识相结合，通过实践对老师所讲的内容进行深入的理解。
2 客户数据预处理与客户交易?为分析
2.1 数据集介绍
数据分析综合实训报告(1)
数据分析综合实训报告(1)
目录
数据分析综合实训报告(1) (1)
引言 (2)
研究背景 (2)
研究目的 (3)
研究意义 (3)
数据分析综合实训的概述 (4)
实训内容 (4)
实训流程 (5)
实训数据来源 (6)
数据收集与清洗 (7)
数据收集方法 (7)
数据清洗步骤 (8)
数据清洗工具 (9)
数据探索与可视化分析 (10)
数据探索方法 (10)
数据可视化工具 (11)
分析结果与发现 (12)
数据建模与预测 (13)
数据建模方法 (13)
模型选择与评估 (14)
预测结果与准确性分析 (14)
实训过程中的问题与解决方案 (15)
数据收集问题及解决方案 (15)
数据清洗问题及解决方案 (17)
数据分析问题及解决方案 (18)
实训总结与展望 (19)
实训成果总结 (19)
实训经验分享 (20)
实训的不足与改进方向 (20)
参考文献 (21)
引言
研究背景
随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据时代已经到来。在这个时代，海量的数据被不断产生和积累，给我们带来了前所未有的机遇和挑战。数据分析作为一种重要的技术手段，被广泛应用于各个领域，为决策提供了有力的支持。
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中发现有价值的信息和规律，以支持决策和解决问题。它可以帮助我们了解客户需求、市场趋势、产品性能等方面的情况，为企业提供决策依据和战略指导。同时，数据分析也可以帮助我们发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为科学研究和社会发展提供重要的参考。
在当前的社会背景下，数据分析已经成为企业和组织的核心竞争力之一。通过对大数据的深入挖掘和分析，企业可以更好地了解市场需求，优化产品和服务，提高竞争力。同时，数据分析也可以帮助企业发现潜在的商机和风险，及时调整战略和决策，降低经营风险。
商务数据实训报告总结1000
商务数据实训报告总结1000
本次商务数据实训报告总结主要涵盖了数据分析、数据可视化和数据报告撰写三个方面。通过本次实训，我们不仅深入学习了商务数据分析的基本技能和方法，还提高了数据处理能力和实际操作能力。
首先，本次实训着重讲解了数据分析方法和工具的使用。我们学习了Excel的基本操作，如数据分类、筛选、排序等，以及高级操作，如PivotTable透视表和数据透视图等。通过这些工具和方法，我们可以更快速、更准确地对商务数据进行分析，得出有价值的结论。
其次，数据可视化也是本次实训的重点。我们学习了如何使用Tableau 和Power BI等数据可视化工具，将数据转化为图表、地图、仪表盘等形式，使数据更易于理解和传达。通过这些工具，我们可以将复杂的商务数据转化为图表，进一步分析和解释数据，为企业决策提供参考依据。
最后，本次实训还重点讲解了数据报告撰写的技巧和要点。我们学习了如何根据不同的受众需求，选择不同的报告形式和内容，如数据分析报告、数据可视化报告、商业案例分析报告等。同时，我们也学会了如何对报告进行格式规范、结构清晰、语言简洁等处理，使报告更具有可读性和说服力。
综上所述，本次商务数据实训报告总结，我们通过学习数据分析、数据可视化和数据报告撰写的技巧和方法，提高了商务数据处理能力和实际操作能力，为企业决策提供了有力支持。
形考作业(四) 数据分析和报表服务实训
形考作业(四) 数据分析和报表服务实训
一、项目背景
该项目旨在通过对公司收入数据、市场销售数据等进行深度分析和挖掘，为公司提供科学有效的运营决策支撑，同时也是对数据分析和报表服务技能的实战练。
二、项目目标
1. 收集并整理公司相关业务数据，包括但不限于销售数据、财务数据等；
2. 运用Excel等数据分析工具，对数据进行深度分析和挖掘；
3. 设计并制作能够直观反映数据结果的报表，包括但不限于数据可视化图表、统计报表等；
4. 提供高质量的数据分析和报表服务。
三、前期准备
1. 收集公司相关业务数据，并进行初步整理；
2. 研究并掌握Excel等数据分析工具的使用方法和相关技巧；
3. 研究并掌握数据报表设计与制作的方法和技巧；
4. 了解市场上常用的数据分析和报表设计的规范和标准。
四、实训内容
1. 数据处理与分析：
- 研究并掌握常用的数据处理与分析方法；
- 针对公司收入数据、市场销售数据等，进行深度分析和挖掘；
- 熟练掌握Excel等数据分析工具的使用方法和技巧。
2. 报表设计与制作：
- 研究并掌握报表设计与制作的方法和技巧；
- 设计并制作能够直观反映数据结果的报表，包括但不限于数
据可视化图表、统计报表等；
- 熟练掌握常用的数据报表设计与制作工具的使用方法。
五、项目成果
1. 收集整理好的公司相关业务数据；
2. 深度分析和挖掘的数据结果；
3. 能够直观反映数据结果的报表，包括但不限于数据可视化图表、统计报表等。
六、注意事项
1. 根据项目实际情况，合理设定数据处理和报表设计的要求和
指标；
2. 严格遵守数据隐私保护的相关法律和法规；
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
13910
30420
第四步，汇总各销售人员所分摊的成本，分析其利润率，如表6-13所示。
表6-13销售人员销售成本分析
单位：元
甲
乙
丙
丁
合计
销售额
产品A
161000
198375
196765
185610
741750
产品B
198900
245250
234810
226440
905400
产品C
204600
答：通过对企业的销售人员的销售成本进行跟踪，一些不必要的费用可以省去。在对盈利能力的深入分析中，可以发现经营管理中的问题，进而采取措施对问题进行结局，以提高企业受益水平
对员工的销售额的总额，毛利总额，以及他的成本（工资，佣金，旅行，）、产品成本（广告，仓储，单据处理，运费），然后计算他的边际贡献，如果边际贡献越小的话，他给企业带来的效益就越高，对他边际贡献大的方面进行分析，然后与其谈话，在他边际贡献的方面给他一些建议，使得企业得到礼仪最大化。
宣传
广告
仓储
单据处理
运输
合计
工资
128500
12000
14000
154500
佣金
24818
24818
广告
127009
127009
邮资和办公用品
490
490
包装材料
30420
30420
运输费用
91260
91260
差旅费用
38000
38000
租金
14000
47500
3500
65000
合计
205318
127009
表6-11分配基本标准（一）
产品
单位售价（元）
单位成本（元）
单位毛利（元）
销售量（件）
销售额（元）
广告费用（元）
A
115
90
25
6 450
741 750
59 985
B
90
75
15
10 060
905 400
40 039
C
60
50
10
13 910
834 600
26 985
合计
30 420
2 481 750
②x↓y↓△x=△y这种情况是指本企业销售额在减少，行业的销售额也在减少，这是商品处于了衰退期，所以企业要进行新产品的研究或者在商品原有的状态下进行很大的变更，否则要对本商品要做到该放手时就放手。
③x- y-△x=△y=0这种情况是指本企业销售额在不变，行业的销售额也在不变。这是指商品在这一时期没有变化，和之前的趋势一样，几乎没有变动，则该商品可能处于一种饱和状态，不管怎么去做都是这样的一个销售额。所以对这种商品，企业也没有必要去留恋。
89920
17990
91260
531497
第三步，将职能成本分配到每一个销售人员，分配标准如表6-11、表6-12所示。根据表6-10可以计算出三种产品的单位广告费用为
产品A：59 895÷6 450＝9.29（元/件）；
产品B：40 039÷10 060＝3.98（元/件）；
产品C：26 985÷13 910＝1.94（元/件）。
13019
16043
15912
15011
59985
产品B
8796
10846
10384
10013
40039
产品C
6615
6819
6802
6749
26985
仓储
7020
7965
7826
7609
30420
单据处理运费
100
130
1100
160
1490
运费
21060
23895
23478
22827
91260
合计
第二步，将自然成本账户扩展为职能成本账户。自然成本账户是普通会计循环中使用的成本科目。职能成本账户则是按成本的功能归属划分的成本科目。为了简化起见，在此对销货成本不进行处理，销售经理只需将销售费用和管理费用进行扩展，扩展后的成本分配如表6-10所示。
表6-10 M公司销售成本分配表
自然账户
职能 账户
产品C
78350
52150
43450
173950
合计
245330
176200
86380
507910
毛利
54715
39755
18410
112880
直销
工资
12000
6000
6000
24000
佣金
3000
2160
1048
6208
旅行
4750
2375
2375
9500
广告
产品A
7505
5999
1507
15011
我认为销售经理的说法是错误的。①如果没有了广告，那么销售怎么来？难道是通过每个销售人员的嘴巴把东西给推销出去，那得需要多少的人力物力哦②广告是销售的必不可少的辅助工具，如果有了广告为产品做出一些推广，会使得销售变得事半功倍。销售人员也不要那么辛苦，可以减少。这样可以减少人力物力，而且又事半功倍，何乐而不为呢。
顾
访问次数（次）
订单数目（件）
购 买 数 量（件）
合计（件）
产品A
产品B
产品C
a
50
35
807
1258
1567
3632
b
25
20
645
880
1043
2568
c
25
25
162
378
869
1409
合计
100
80
1614
2516
3479
7609
表6-15销售人员丁的利润分析
单位：元
顾客a
顾客b
顾客c
合计
销售额
127 009
表 6-12分配基本标准（二）
销售人员
销售访问次数（次）
订单数量（件）
产品销售量（件）
A
B
C
合计
甲
75
50
1400
2210
3410
7020
乙
125
65
1725
2725
3515
7965
丙
100
50
1711
2609
3506
7826
丁
100
80
1614
2516
3479
7609
合
400
245
6450
89381
106618
104421
102077
402497
利润贡献
12869
12532
12549
10803
48753
从表6-13中可以看出，通过销售成本分析，可以发现销售人员丁对利润所做的贡献最少。这里有必要对他作进一步分析。在此，将销售人员丁的利润分析按顾客细分，如表6-14和表6-15所示。
表6-14销售人员丁的销售报告
695500
合计
462250
571375
524965
507910
2066500
毛利
102250
83150
116970
112880
415250
费用
工资
20000
22500
23000
24000
89500
佣金
5646
6545
6419
6208
24818
旅行
7125
11875
9500
9500
38000
广告
产品A
二、会计经理非常坚决：“那些小顾客是亏损的。我认
为我们赢停止向他们销售。相反，赢讲我们的资源分配到给大、中型客户。”“事情并非如此简单”，销售经理解释道，“毕竟，我们的许多大。中型客户以前也是小客户”。对于处理这个问题你有什么意见？在何种可能的情况下，一个企业应该接受亏损的业务？
答：我认为这件事情应该不放弃小顾客，一个公司对于小顾客不重视的话，那么这个公司就会出现众叛亲离的地步。如果我们将小顾客的放弃了，把我们的资源全部分配给大、中型客户的，大、中型客户的他们心里会有一个想法“万一哪天我们公司发展不好，那不是这个公司就要抛弃我们了，然后就不提供货物给我们了吗？那么我就要想好后路”，然后大、中型客户就找到了代替了我们公司的存在了，然后我们公司就被大、中型客户给抛弃了，当初我们抛弃了小顾客，现在大、中型客户也抛弃了我们，那么我们必定坡长；从另外一个角度说，大、中型客户本身也是小顾客扶植起来的，当初我们能够扶植他们成为现在的大、中型客户，那么我们为什么不把这些小顾客给扶植起来成为大、中型客户呢？说到底不能把小顾客给放弃了，所以我们应该这样做，在给大、中型客户分配一定份额的资源以外，我们必须给小顾客留有一定的资源，尝试着让这些小顾客成长起来，那么我们又会多出一些大、中型客户。
分析：销售经理的分析步骤为①分析M公司A销售部2006年的损益表，得到了企业的亏损80 247元→②在销售成本不变的情况下，将销售费用和管理费用进行扩展→③将这些销售职能分配给每个销售人员，然后汇总各销售人员所分摊成本→④从数据中分析发现丁对利润所做的贡献最少→⑤进一步对丁进行分析，对他的利润分析按照顾客细分→⑥找出问题所在
资和办公用品
490
包装材料
30 420
运输费用
91 260
差旅费用
38 000
租金
65 000
合计
531 497
净收益（损失）
（80247）
该销售部门2006年出现亏损，亏损额为80 247元。下面按照销售成本分析的四个步骤来进行分析。
分析过程如下。
第一步，确定分析目的。假定销售经理想通过销售成本分析来发现这笔损失能否归属于某一特定的销售人员。
产品A
92805
74175
18630
185610
产品B
113220
79200
34020
226440
产品C
94020
62580
52140
208740
合计
300045
215955
104790
620790
销货成本
产品A
72630
58050
14580
145260
产品B
94350
66000
28350
188700
一、市场ຫໍສະໝຸດ Baidu有率保持不变。
市场长有率（z） *100%
解：①x↑y↑△x=△y这种情况是指本企业销售额在增加，行业的销售额也在增加，这是商品处于成长期，我们企业只能和同行业保持一样的速度增长，所以必须提高本企业对该产品的销售额，可以提升铺货量以及对对市场进行广告投放，让消费者对本企业的产品有中习惯消费。在增加市场占有率的同时，必须做好商品的一些售后服务。
产品B
5007
3502
1504
10013
产品C
3040
2023
1686
6749
仓储
3632
2568
1409
7609
单据处理
70
40
50
160
运费
10896
7704
4227
22827
费用合计
49900
32371
19806
102077
边际贡献
4815
7384
1396
10803
题目：怎样通过对企业销售成本的分析控制来增加企业的赢利能力。
三、尼克企业中西区的经理不赞成对广告成本的分配，
这名经理人认为是销售团队的努力创造了销售业绩，而非广告的功劳。他说:“我们的广告是一种浪费，因为他强调了错误的产品特征。当上级将广告成本分配给我们区的时，我们的获利指标就因此而受到了影响。”在这种情况下你认为应该怎样做？你应该对中西区经理说些什么？
答：我觉得他应该向上级提出这个问题，然后把现状和上级说清楚，告诉上级这个广告在我们这个区域不适合，建议上级把这一个区域的广告另外重新给做一个，强调本产品的产品特征。
四、下面用一个例子说明怎样通过对企业销售成本的分析控制来增加企业的赢利能力。
M公司A销售部2006年的损益表如表6-9所示。
表 6-9M 企业 A 销售部损益表
单位：元
销售收入
2 481 750
销货成本
2 030 500
毛利
451 250
销售费用和管理费用
工资
154 500
佣金
24 818
广告
127 009
210900
210360
208740
834600
合计
564500
654525
641935
620790
2481750
销售成本
产品A
126000
155250
153990
145260
580500
产品B
165750
240375
195675
188700
790500
产品C
170500
175750
175300
173950